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Proposta de Trabalho Final CMP189 – Algoritmos Geométricos

Proposta de Trabalho Final CMP189 – Algoritmos Geométricos. Carlos Eduardo Benevides Bezerra. Problema. Dado um espaço bidimensional, através do qual estão distribuídos avatares (pontos), dividí-lo em N regiões, de forma que:

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Proposta de Trabalho Final CMP189 – Algoritmos Geométricos

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Presentation Transcript


  1. Proposta de Trabalho FinalCMP189 – Algoritmos Geométricos Carlos Eduardo Benevides Bezerra

  2. Problema • Dado um espaço bidimensional, através do qual estão distribuídos avatares (pontos), dividí-lo em N regiões, de forma que: • c(Si) seja o mesmo* para todas as regiões Ri, onde a função c(S) calcula a carga de uma região com base no conjunto S de avatares contidos nela • Como geralmente não é possível que c(Si) seja exatamente o mesmo, o objetivo é minimizar o seu desvio. • Dada uma divisão onde o c(Si) de uma região Ri desvia além do tolerável, modificar a divisão de maneira que a carga de Ri esteja dentro de um limite aceitável

  3. Exemplo

  4. Contexto • Em MMOGs, existem dezenas de milhares de jogadores simultâneos • Solução: multi-servidor • O ambiente do jogo é dividido em partições, cada uma administrada por um servidor • Cada jogador precisa de atualizações de estado do ambiente do jogo (uso da banda de upload do server) • A carga sobre os servidores deve ser rebalanceada, sempre que algum deles estiver sobrecarregado

  5. Cálculo da carga em um MMOG • A carga da região depende da distribuição dos avatares dos jogadores • Cada jogador deve receber atualizações de estado de seu próprio avatar e daqueles com quem interage

  6. Possível solução • KD-Tree • Divisão inicial • A cada passo é definida uma linha de corte que divida o conjunto de avatares restantes em dois conjuntos de carga semelhante • Rebalanceamento • As coordenadas x e y das linhas de corte são modificadas • Feito primeiro no nível das folhas, partindo do corte entre a região sobrecarregada e sua região vizinha • Percorre-se a árvore enquanto a divisão não satisfizer o critério de balanceamento

  7. Utilizando uma KD-Tree

  8. Utilizando uma KD-Tree

  9. Utilizando uma KD-Tree

  10. Utilizando uma KD-Tree

  11. Utilizando uma KD-Tree

  12. Utilizando uma KD-Tree

  13. Utilizando uma KD-Tree

  14. Trabalhos Relacionados • (De Vleeschauwer et al., 2005) Dynamic microcell assignment for massively multiplayer online gaming. In: Proceedings of the ACM SIGCOMM workshop on Network and system support for games, NetGames • (Ahmed; Shirmohammadi, 2008) A Microcell Oriented Load Balancing Model for Collaborative Virtual Environments. In: Proceedings of the IEEE Conference on Virtual Environments, Human-Computer Interfaces and Measurement Systems • (Bezerra; Geyer, 2009) A load balancing scheme for massively multiplayer online games. In: Massively Multiuser Online Gaming Systems and Applications, Special Issue of Springer’s Multimedia Tools and Applications

  15. Células e regiões • Propõe-se uma divisão do espaço em células estáticas de mesmo tamanho • As células são agrupadas, formando uma região, que é então atribuída a um servidor • Para rebalancear a carga, as células são transferidas entre regiões

  16. Exemplo de divisão em células

  17. Exemplo de divisão em células

  18. Exemplo de divisão em células

  19. Resultados Esperados • Reduzir o uso de memória para armazenamento da estrutura de dados • Reduzir o tempo necessário para que os servidores executem o rebalanceamento • Ao invés de reenviar a lista de todas as células que mudaram de região, basta enviar o novo valor x ou y das linhas de corte que se moveram • Maior granularidade com células = células menores = maior tráfego quando rebalanceando • Utilizando a KD-Tree, a linha que separa as regiões pode ter qualquer coordenada x ou y. • Obter uma melhor divisão do espaço em alguns casos especias que não seriam bem tratados com a baixa granularidade das células

  20. Caso especial KD-Tree Células

  21. Cronograma • Revisão bibliográfica • Semana de 11/05 a 17/05 • Análise do problema e busca de soluções • De 18/05 a 31/05 • Implementação do(s) algoritmo(s) • De 01/06 a 14/06 • Simulações e análise dos resultados • De 15/06 a 28/06 • Escrita do artigo e montagem da apresentação • Deadline: 12/07

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